Google presenta nueva versión de su sistema gratuito de Inteligencia artificial

TensorFlow

Fue a inicios del pasado mes de noviembre cuando Google presentó públicamente su nuevo sistema de aprendizaje automático que lleva el nombre de TensorFlow, siendo además un proyecto de código abierto sometido a continuas mejoras que ofrezcan rapidez, flexibilidad y eficacia a la hora de llevar a cabo el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. Ahora, pocos meses después, Google libera la versión 0.8 de este sistema con la principal novedad de poder llevar a cabo entrenamientos de modelos de aprendizaje automático de forma distribuida (varios ordenadores pueden trabajar al mismo tiempo en la misma solución).

Acorde a Google, la nueva versión de TensorFlow cuenta con todo lo necesario para el entrenamiento de modelos de forma distribuida en las propias infraestructuras, disponiendo de la librería gRPC de alto rendimiento, lo que posibilita la formación de los modelos a través de cientos de máquinas en paralelo. Es más, desde Google afirma que el soporte para la formación de modelos de forma distribuida acorta el proceso de formación de semanas a horas, lo que posibilita experimentar con modelos de creciente tamaño y sofisticación.

La llegada al actual nivel de TensorFlow ha sido posible a las contribuciones de una serie de personas a las que Google les da las gracias en el propio anuncio del lanzamiento, señalando además que lo que ofrece actualmente TensorFlow es sólo el principio, ya que se seguirá trabajando en formas que permita mejorar el rendimiento de la formación distribuida. Todas estas y otras mejoras que se vayan produciendo serán compartidas con el resto de la comunidad a través de GitHub.

Por cierto, para quienes quieran saber las ventajas que ofrece TensorFlow con respecto a otros sistemas, Google las compara con su anterior sistema DistBelief que, al igual que otros sistemas, utiliza servidores especiales de parámetros para gestionar parámetros de modelos compartidos, cosa que en el caso de TensorFlow no es así, ya que los parámetros de cálculo se lleva a través de los procesos disponibles.

Además del lanzamiento de TensorFlow 0.8, Google también ha lanzado el entrenador distribuido de la red neuronal de clasificación de imágenes Inception, disponible a través del repositorio de modelos de TensorFlow. Igualmente, desde Google se han incluido bibliotecas en Python para facilitar el uso de TensorFlow a la hora de escribir modelos que se ejecuten en un proceso y escala para la utilización en varias replicas en su formación.

Fco. José Hidalgo

Conocido como Cyberfrancis, es entusiasta de los medios audiovisuales, de la creación gráfica y de internet en general.Desempeñó labores de moderación de la comunidad Distrito Internautas durante 3 años, escribió para WSL durante 4 años y actualmente colabora en Wwwhat´s New. Además, compagina su colaboración con la inclusión de los temas de social media.